×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Напредне технике рачунарске интелигенције (19.SEM019)

Основне информације:
 
Категорија Теоријско-методолошки
Ужа научна област Примењене рачунарске науке и информатика
ЕСПБ 6

Овладавање напредим принципима и техникама рачунарске (вештачке) интелигенције.

Разумевање напредних принципа и техника рачунарске интелигенције и способност њихове примене у решавању различитих врста проблема.

Надгледано учење понашања и учење имитацијом. Увод у дубоко учење условљавањем. Напредни алгоритми дубоког учења (дубоко Q-učenje, градијенти политике, A3C итд.). Учење условљавањем засновано на моделима. Примене напредних техника рачунарске интелигенције у анализи текста (екстракција информација, детекција тема итд.). Интелигентни системи за препоруку (колаборативно филтрирање, филтрирање садржаја, приступ заснован на латентним (скривеним) факторима). Анализа и екстракција информација из графова (особине и типови графова, кластеровање, класификација и проналажење честих шаблона у граф подацима). Напредне технике полу-нагледаног машинског учења.

Облици извођења наставе су: предавања, рачунарске вежбе, израда домаћих задатака, и консултације. На предавањима се, коришћењем потребних дидактичких средстава, излажу садржаји предмета и стимулише се активно учешће студената постављањем питања. Практични део градива студенти савладавају на рачунарским вежбама кроз задатке које решавају уз помоћ асистента или самостално и кроз самосталну израду домаћих задатака.

Аутори Назив Година Издавач Језик
Ronen Feldman, James Sanger The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data 2006 Cambridge University Press Енглески
Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman Mining of Massive Datasets 2014 Cambridge University Press Енглески
Maxim Lapan Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more 2018 Packt Publishing Енглески
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Предметни пројекат
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
50.00
Предметна активност
Усмени део испита
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
50.00

Предавања

Предавања

Рачунарске вежбе